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JP6932353B2 - Spray condition information calculation device, spray condition information calculation method - Google Patents
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JP6932353B2 - Spray condition information calculation device, spray condition information calculation method - Google Patents

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Description

本発明は、吹き付け条件情報演算装置、吹き付け条件情報演算方法に関する。 The present invention relates to a spray condition information calculation device and a spray condition information calculation method.

従来、吹き付けによる施工方法は、ケレンや塗装で活用されている。例えば、壁面等の施工対象に対して、ケレン作業によって下地処理を行ない、塗膜の吹き付け作業を行なわれる。例えば、特許文献1には、車両に塗装するものであり、車両に吹き付ける塗料の物性とハンドガンに供給するエアの量との関係を予め記憶しておき、これを参照することで、塗装に用いる塗料に応じたエアの量を制御するものである。 Conventionally, the spraying method has been used for cleaning and painting. For example, a surface treatment is performed on a construction target such as a wall surface by a cleaning operation, and a coating film is sprayed. For example, Patent Document 1 describes the relationship between the physical properties of the paint sprayed on the vehicle and the amount of air supplied to the hand gun, which is to be painted on the vehicle, and is used for painting by referring to this. It controls the amount of air according to the paint.

特開2013−059757号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2013-059757

しかしながら、一般に、吹き付けによる施工方法は、作業員の施工技術や経験、吹き付ける材料の性状等によっては施工ムラが生じてしまい、必ずしも最適な条件で施工できるとは限らないため、施工品質の維持や向上がしにくい場合があるという問題がある。特許文献1においては、塗料の物性に応じてハンドガンに供給するエアの量を制御することができる。しかし、吹き付けによる施工は、エアの量のみで必ずしも最適化できるものではないため、特許文献1では改善の余地がある。 However, in general, the construction method by spraying causes uneven construction depending on the construction technique and experience of the worker, the properties of the material to be sprayed, etc., and it is not always possible to perform the construction under the optimum conditions. There is a problem that it may be difficult to improve. In Patent Document 1, the amount of air supplied to the hand gun can be controlled according to the physical characteristics of the paint. However, since the construction by spraying cannot always be optimized only by the amount of air, there is room for improvement in Patent Document 1.

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、吹き付けによる施工のムラを低減することができる吹き付け条件情報演算装置、吹き付け条件情報演算方法を提供することにある。 The present invention has been made in view of such circumstances, and an object of the present invention is to provide a spraying condition information calculation device and a spraying condition information calculation method capable of reducing unevenness in construction due to spraying.

上述した課題を解決するために、本発明は、ケレン工程において噴射する液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを含む吹き付け状態情報と、当該吹き付け状態情報に従った環境にてケレン工程が行なわれた後の対象面に対して塗装材料が吹き付けられることで施工された、当該塗装材料の対象物に対する付着性能を表す付着性能情報とを取得する取得部と、前記吹き付け状態情報と前記付着性能情報とを用いて、前記塗装材料の対象物に対する付着性能が所定の基準値に到達するような液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを表す吹き付け条件情報を学習する学習部と、前記学習された結果に基づいて吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量を示す値を出力する出力部とを有する。 In order to solve the above-mentioned problems, in the present invention, the cleaning process is performed in an environment according to the spraying state information including the spraying pressure, the spraying angle and the spraying flow rate of the liquid to be sprayed in the cleaning process, and the spraying state information. An acquisition unit that acquires adhesion performance information indicating the adhesion performance of the coating material to the object, which was constructed by spraying the coating material onto the target surface after being sprayed, and the spraying state information and the adhesion performance. Using the information, the learning unit that learns the spraying condition information representing the spraying pressure, the spraying angle, and the spraying flow rate of the liquid so that the adhesion performance of the coating material to the object reaches a predetermined reference value, and the learning It has an output unit that outputs a value indicating a spraying pressure, a spraying angle, and a spraying flow rate based on the obtained result.

また、本発明は、吹き付け条件情報演算装置における吹き付け条件情報演算方法であって、取得部が、ケレン工程において噴射する液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを含む吹き付け状態情報と、当該吹き付け状態情報に従った環境にてケレン工程が行なわれた後の対象面に対して塗装材料が吹き付けられることで施工された、当該塗装材料の対象物に対する付着性能を表す付着性能情報とを取得し、学習部が、前記吹き付け状態情報と前記付着性能情報とを用いて、前記塗装材料の対象物に対する付着性能が所定の基準値に到達するような液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを表す吹き付け条件情報を学習し、出力部が、前記学習結果に基づいて吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量を示す値を出力する吹き付け条件情報演算方法である。 Further, the present invention is a spraying condition information calculation method in a spraying condition information calculation device, which includes spraying state information including a spraying pressure, a spraying angle, and a spraying flow rate of a liquid to be sprayed by an acquisition unit in a cleaning process, and the spraying. Obtained the adhesion performance information indicating the adhesion performance of the coating material to the object, which was constructed by spraying the coating material on the target surface after the cleaning process was performed in the environment according to the state information. , The learning unit uses the spraying state information and the adhesion performance information to determine the spraying pressure, spraying angle, and spraying flow rate of the liquid so that the adhesion performance of the coating material to the object reaches a predetermined reference value. This is a spraying condition information calculation method in which the spraying condition information to be represented is learned, and the output unit outputs a value indicating a spraying pressure, a spraying angle, and a spraying flow rate based on the learning result.

以上説明したように、この発明によれば、塗装材料の付着性能が所定の基準値に到達するような、ケレン工程における液体の吹き付け条件情報を学習し、学習結果を出力するようにしたので、好ましい吹き付け条件を求めることができる。これにより、求められた吹き付け条件に従って塗装材料の吹き付けの施工を行なうことで、一定基準を満たすような施行を行なうことができ、基準を満たさないような、吹き付けによる施工のムラを低減し、施工品質の維持や向上がし易くなる。 As described above, according to the present invention, the liquid spraying condition information in the cleaning process is learned so that the adhesion performance of the coating material reaches a predetermined reference value, and the learning result is output. Preferred spraying conditions can be determined. As a result, by spraying the coating material according to the required spraying conditions, it is possible to carry out the enforcement so as to meet certain standards, reduce the unevenness of the construction due to spraying that does not meet the standards, and perform the construction. It becomes easier to maintain and improve quality.

本発明の実施の形態による樹脂塗膜の施工手順を示す図である。It is a figure which shows the construction procedure of the resin coating film by embodiment of this invention. 吹き付け条件情報演算装置の機能を説明する概略ブロック図である。It is a schematic block diagram explaining the function of the spraying condition information arithmetic unit. 吹き付け条件情報演算装置10の動作を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining operation of a spraying condition information calculation apparatus 10. 付着試験結果の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the adhesion test result. 3層ニューラルネットワークの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a three-layer neural network.

以下、本発明の一実施形態による吹き付け条件情報演算装置について図面を参照して説明する。ここで、吹き付け条件情報演算装置の説明を行なう前に、本実施形態における吹き付け施工について説明する。本実施形態において、吹き付け施工は、吹き付け装置を用いて、施工対象面に樹脂塗膜を施工する場合を一例として説明する。
図1は、本発明の実施の形態による樹脂塗膜の施工手順を示す図である。
本実施形態において、樹脂塗膜の施工方法は、コンクリート2の表面であるコンクリート表面2aをケレンした後にポリウレア系の樹脂塗膜3を塗布することによりコンクリートの構造物1を構成する施工方法が用いられる。
この施工対象面としては、コンクリート表面2aである。この樹脂塗膜3の施工方法は、ウォータージェットケレン作業によるケレン工程と、樹脂吹き付け工程とを含む。
ウォータージェットケレン作業は、ウォータージェットノズル4を使用し、高圧水を噴射させることでコンクリート表面2aを斫る作業(ケレン工程)によって実施される。樹脂吹き付け工程は、ケレン工程で斫ったコンクリート表面に吹き付けノズル5を使用して樹脂塗膜3を吹き付ける作業によって実施される。
樹脂吹き付け工程においては、ポリウレア樹脂をコンクリート構造物の表面に数ミリの厚さで吹き付ける吹き付け工法が用いられる。このウォータージェットケレン作業を行なった後に、樹脂吹き付け工法を実施することで、コンクリート等の構造物1の耐衝撃性や耐久性を向上させることができる。
Hereinafter, the spraying condition information calculation device according to the embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. Here, before explaining the spraying condition information calculation device, the spraying construction in the present embodiment will be described. In the present embodiment, the spraying work will be described as an example in which a resin coating film is applied to the surface to be constructed by using a spraying device.
FIG. 1 is a diagram showing a procedure for applying a resin coating film according to an embodiment of the present invention.
In the present embodiment, the method of applying the resin coating film is a method of constructing the concrete structure 1 by applying the polyurea-based resin coating film 3 after cleaning the concrete surface 2a which is the surface of the concrete 2. Be done.
The surface to be constructed is the concrete surface 2a. The method of applying the resin coating film 3 includes a cleaning step by a water jet cleaning operation and a resin spraying step.
The water jet cleaning work is carried out by a work (cleaning step) of scraping the concrete surface 2a by injecting high-pressure water using the water jet nozzle 4. The resin spraying step is carried out by spraying the resin coating film 3 onto the concrete surface scraped by the cleaning step using the spray nozzle 5.
In the resin spraying step, a spraying method is used in which polyurea resin is sprayed onto the surface of a concrete structure to a thickness of several millimeters. By carrying out the resin spraying method after performing this water jet cleaning work, the impact resistance and durability of the structure 1 such as concrete can be improved.

樹脂塗膜3としては、イソシアネートと、ポリオール及びアミンのうちの少なくとも一方からなる硬化剤と、の化学反応により形成された化合物である、ポリウレタン樹脂、或いはポリウレア樹脂から構成されている合成樹脂を採用することができる。 As the resin coating film 3, a synthetic resin composed of a polyurethane resin or a polyurea resin, which is a compound formed by a chemical reaction between isocyanate and a curing agent composed of at least one of a polyol and an amine, is adopted. can do.

ここで、ケレン工程において、施工面(コンクリート表面2a)の斫った後の状態によっては、樹脂塗膜3のコンクリート表面2aに対する付着性能が異なる。そのため、樹脂塗膜3の付着性能が一定基準を満たすように、ケレンすることが必要である。このケレンでは、構造物1やコンクリート表面2aの性状やウォータージェットから噴射される水の吹き付け方等の種々の条件によってケレンされた面の状態が変わり得るが、本実施形態においては、特に、ウォータージェットのから噴射される水の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量に着目し、これらの好適な条件を吹き付け制御支援装置にて得ることとした。 Here, in the cleaning process, the adhesion performance of the resin coating film 3 to the concrete surface 2a differs depending on the state after the construction surface (concrete surface 2a) is scraped. Therefore, it is necessary to clean the resin coating film 3 so that the adhesion performance satisfies a certain standard. In this keren, the state of the kelen surface can change depending on various conditions such as the properties of the structure 1 and the concrete surface 2a and the method of spraying water sprayed from the water jet. Focusing on the spraying pressure, spraying angle, and spraying flow rate of the water jetted from the jet, it was decided to obtain these suitable conditions with the spraying control support device.

図2は、吹き付け条件情報演算装置の機能を説明する概略ブロック図である。
吹き付け条件情報演算装置10は、入力部11と、学習部12、出力部13とを含んで構成される。
入力部11は、ケレン工程において噴射する液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを含む吹き付け状態情報と、当該吹き付け条件に従ってケレン工程が行なわれた後の対象面に塗装材料が吹き付けられることで施工された、当該塗装材料の対象物に対する付着性能を表す付着性能情報とを取得する。この液体は、例えば水である。
FIG. 2 is a schematic block diagram illustrating the function of the spray condition information calculation device.
The spray condition information calculation device 10 includes an input unit 11, a learning unit 12, and an output unit 13.
The input unit 11 is provided with spraying state information including the spraying pressure, the spraying angle, and the spraying flow rate of the liquid to be sprayed in the cleaning process, and the coating material is sprayed on the target surface after the cleaning process is performed according to the spraying conditions. Acquires the adhesion performance information indicating the adhesion performance of the applied coating material to the object. This liquid is, for example, water.

また、入力部11は、ケレン工程において噴射する液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを含む吹き付け状態情報について、タッチパネルやキーボード、マウス等のいずれかの入力装置を介して入力されるデータの入力を受付けることで取得する。この吹き付け状態情報は、入力装置を介して入力される場合について説明するが、例えば、ウォータージェットで噴射される液体の圧力を測定する圧力センサ、ウォータージェットから噴射される液体と噴射対象物と角度である吹き付け角度を計算した計算結果、ウォータージェットから噴射する液体の吹き付け流量を測定する流量センサ、からデータを得ることができるのであれば、これらのデータを取得するようにしてもよい。
ウォータージェットから噴射される液体と噴射対象物と角度である吹き付け角度については、ケレン作業面の法線方向に対するウォータージェットの吹き付け方向の角度によって定まる。例えば、ウォータージェットの噴射方向がいずれの方向を向いているかの角度について、姿勢センサをウォータージェットに設け、測定を行なうことで、水平面に対するウォータージェットの角度を取得し、吹き付け対象面の角度については、吹き付け対象面と水平方向に対する角度を測定するか、あるいは施工図データから読み出すことで得る。そして、これらウォータージェットの噴射方向の角度と吹き付け対象面の角度とから、これらの相対的な角度を求めることで、ケレン作業面の法線方向に対するウォータージェットの吹き付け方向の角度を求めることができる。
Further, the input unit 11 inputs data about the spraying state information including the spraying pressure, the spraying angle, and the spraying flow rate of the liquid to be jetted in the cleaning process via any input device such as a touch panel, a keyboard, or a mouse. Obtained by accepting input. This spraying state information will be described in the case where it is input via an input device. For example, a pressure sensor that measures the pressure of the liquid ejected by the water jet, the liquid ejected from the water jet, the injection target, and the angle. If data can be obtained from the flow sensor that measures the spray flow rate of the liquid jetted from the water jet as a result of calculating the spray angle, these data may be acquired.
The spraying angle, which is the angle between the liquid jetted from the water jet and the object to be sprayed, is determined by the angle of the water jet spraying direction with respect to the normal direction of the keren work surface. For example, by providing an attitude sensor on the water jet and measuring the angle of which direction the water jet is sprayed, the angle of the water jet with respect to the horizontal plane can be obtained, and the angle of the sprayed surface can be determined. , Obtained by measuring the angle with respect to the sprayed surface and the horizontal direction, or by reading from the construction drawing data. Then, by obtaining these relative angles from the angle of the injection direction of the water jet and the angle of the surface to be sprayed, the angle of the water jet spraying direction with respect to the normal direction of the keren work surface can be obtained. ..

塗装材料は、例えば、上述した樹脂塗膜3を形成するための塗料として用いられる合成樹脂である。付着性能情報は、ケレン工程によって斫りが行なわれた施工対象面に対して、塗装材料が吹き付けられることで形成される樹脂塗膜3が硬化した後に、その樹脂塗膜3の施工対象面に対する付着強度が付着性能として評価・測定される。入力部11は、この測定された樹脂塗膜3の付着性能を表す付着性能情報を取得する。
付着性能の測定は、例えば、施工対象面をウォータージェットで噴射される高圧水によって斫った後に、樹脂塗膜3を吹き付ける施工をしたときの、樹脂塗膜の付着強度を確認する、樹脂塗膜の付着性能を評価することで行なわれる。入力部11は、この評価値を付着性能情報としてデータ入力を受付ける。
The coating material is, for example, a synthetic resin used as a coating material for forming the above-mentioned resin coating film 3. Adhesion performance information is provided to the construction target surface of the resin coating film 3 after the resin coating film 3 formed by spraying the coating material on the construction target surface that has been chipped by the cleaning process is cured. Adhesion strength is evaluated and measured as adhesion performance. The input unit 11 acquires the adhesion performance information indicating the adhesion performance of the measured resin coating film 3.
The adhesion performance is measured, for example, by confirming the adhesion strength of the resin coating film when the resin coating film 3 is sprayed after the surface to be constructed is scratched by high-pressure water jetted by a water jet. This is done by evaluating the adhesion performance of the film. The input unit 11 accepts data input using this evaluation value as adhesion performance information.

学習部12は、吹き付け状態情報と付着性能情報とを用いて、塗装材料の対象物に対する付着性能が所定の基準値に到達するような液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを表す吹き付け条件情報を学習する。この学習部は、例えば、コンピュータ等のCPU(Central Processing Unit)と記憶装置(例えば、ハードディスク、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory))との組み合わせによって構成され、CPUが記憶装置に記憶された学習アルゴリズムに基づくプログラムを実行することにより学習部12としての機能が実現される。 The learning unit 12 uses the spraying state information and the adhesion performance information to represent the spraying pressure, the spraying angle, and the spraying flow rate of the liquid so that the adhesion performance of the coating material to the object reaches a predetermined reference value. Learn information. This learning unit is composed of, for example, a combination of a CPU (Central Processing Unit) of a computer or the like and a storage device (for example, a hard disk, RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory)), and the CPU becomes a storage device. The function as the learning unit 12 is realized by executing the program based on the stored learning algorithm.

学習部12は、ケレン工程において噴射される液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とについて、前記ケレン工程によってケレンされた面に形成される塗膜の付着性能を表す付着結果情報を用いてニューラルネットワークに学習させる。
学習部12には、学習が行なわれることで学習が行なわれた後の学習モデルが学習済モデルとして記憶される。学習済モデルは、後述する吹き付け圧力、吹き付け角度、吹き付け流量を示すデータを出力するために用いられる。
The learning unit 12 neurally uses the adhesion result information representing the adhesion performance of the coating film formed on the surface cleaned by the cleaning process with respect to the spraying pressure, the spraying angle, and the spraying flow rate of the liquid sprayed in the cleaning process. Let the network learn.
In the learning unit 12, the learning model after the learning is performed by the learning is stored as a learned model. The trained model is used to output data showing the spray pressure, the spray angle, and the spray flow rate, which will be described later.

この学習は、強化学習によって行なわれるが、機械学習等であってもよい。
学習モデルとしては、例えば、ニューラルネットワークを用いることができる。このニューラルネットワークは、吹き付け圧力を演算する第1層、吹き付け角度を演算する第2層、吹き付け流量を演算する第3層とを含む。
This learning is performed by reinforcement learning, but may be machine learning or the like.
As the learning model, for example, a neural network can be used. This neural network includes a first layer for calculating the spray pressure, a second layer for calculating the spray angle, and a third layer for calculating the spray flow rate.

また、学習部12は、報酬計算部121と関数更新部122を有する。
報酬計算部121は、入力部11から入力される吹き付け状態情報と、入力部11から入力される付着性能情報とに基づいて報酬を計算する。
報酬計算部121は、入力部11から入力される付着性能情報を取得し、学習部12における学習モデルを強化学習させるための報酬を計算する。
ここで報酬として用いられるデータは、例えば、付着性能の値である。強化学習は、例えば、付着性能の基準値(1.5N/mm)を超えた場合に最も高い報酬が得られるように学習モデルの学習器を更新することができる。
関数更新部122は、入力部11を介して取得する吹き付け状態情報及び報酬計算部121によって計算された報酬に基づいて、吹き付け条件情報を計算するための関数を更新する。
Further, the learning unit 12 has a reward calculation unit 121 and a function update unit 122.
The reward calculation unit 121 calculates the reward based on the spraying state information input from the input unit 11 and the adhesion performance information input from the input unit 11.
The reward calculation unit 121 acquires the adhesion performance information input from the input unit 11 and calculates the reward for reinforcing learning the learning model in the learning unit 12.
The data used as a reward here is, for example, a value of adhesion performance. In reinforcement learning, for example, the learning device of the learning model can be updated so that the highest reward is obtained when the reference value of adhesion performance (1.5 N / mm 2) is exceeded.
The function update unit 122 updates the function for calculating the spray condition information based on the spray state information acquired via the input unit 11 and the reward calculated by the reward calculation unit 121.

出力部13は、学習結果に基づいて吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量を示す値を出力する。出力部13は、例えば液晶表示装置であり、出力対象の値を画面上に表示することで出力してもよいし、外部機器(例えば吹き付け装置)に出力することで設定値として利用させるようにしてもよい。 The output unit 13 outputs values indicating the spray pressure, the spray angle, and the spray flow rate based on the learning result. The output unit 13 is, for example, a liquid crystal display device, and may be output by displaying the value to be output on the screen, or may be output to an external device (for example, a spraying device) so as to be used as a set value. You may.

このような吹き付け条件情報演算装置10は、例えば、パソコンやタブレットによって構成するようにしてもよいし、吹き付け装置内に設けるようにしてもよい。 Such a spraying condition information calculation device 10 may be configured by, for example, a personal computer or a tablet, or may be provided in the spraying device.

次に、上述した吹き付け条件情報演算装置10の動作について図3のフローチャートを用いて説明する。
入力部11は、入力装置または各種センサから得られる情報を得ることで吹き付け状態情報を取得する(ステップS101)。作業員は、この吹き付け状態情報に従った、ウォータージェットから噴射する水の吹き付け圧力、吹き付け角度、吹き付け流量にて、水を施工対象面である壁面等に噴射する。これにより、ケレン工程が実施される。ケレン工程が実施され、施工対象面に塗装材料が吹き付けられると、所定の硬化時間を経過した後に、付着性能の評価が行なわれる。付着性能の評価が行なわれると、入力部11は、評価結果を表す付着性能情報を取得する(ステップS102)。評価結果は、例えば、付着性能として付着強度(N/mm)を表す値が入力される。
Next, the operation of the spray condition information calculation device 10 described above will be described with reference to the flowchart of FIG.
The input unit 11 acquires the spraying state information by obtaining the information obtained from the input device or various sensors (step S101). The worker sprays water onto the wall surface or the like, which is the construction target surface, at the spraying pressure, spraying angle, and spraying flow rate of the water sprayed from the water jet according to the spraying state information. As a result, the cleaning process is carried out. When the cleaning process is carried out and the coating material is sprayed on the surface to be constructed, the adhesion performance is evaluated after a predetermined curing time has elapsed. When the adhesion performance is evaluated, the input unit 11 acquires the adhesion performance information representing the evaluation result (step S102). As the evaluation result, for example, a value representing the adhesion strength (N / mm 2) is input as the adhesion performance.

付着性能が取得されると、報酬計算部121は、吹き付け状態情報と付着性能情報とに基づいて、報酬を計算する(ステップS103)。
例えば、報酬計算部121は、例えば、付着性能が高いほど報酬を増やし、付着性能が低いほど報酬を減らすように報酬を計算する。また、報酬計算部121は、付着性能を表す基準値を予め記憶しておき、この基準値と付着性能情報との関係に基づいて、報酬を決定することもできる。例えば、付着性能情報が表す付着強度が基準値未満である場合、基準値に近いほど報酬を増やし、付着性能情報が表す付着強度が基準値以上となった場合には、より報酬が増えるように計算することができる。
次に、関数更新部122は、入力部11から入力される吹き付け状態情報と、報酬計算部121によって計算された報酬とに基づいて、吹き付け条件情報を計算するための関数を更新する(ステップS104)。
When the adhesion performance is acquired, the reward calculation unit 121 calculates the reward based on the spraying state information and the adhesion performance information (step S103).
For example, the reward calculation unit 121 calculates the reward so that the higher the adhesion performance, the higher the reward, and the lower the adhesion performance, the lower the reward. Further, the reward calculation unit 121 can also store a reference value representing the adhesion performance in advance and determine the reward based on the relationship between the reference value and the adhesion performance information. For example, if the adhesion strength represented by the adhesion performance information is less than the reference value, the reward will be increased as it approaches the reference value, and if the adhesion strength indicated by the adhesion performance information is greater than or equal to the reference value, the reward will be further increased. Can be calculated.
Next, the function update unit 122 updates the function for calculating the spray condition information based on the spray state information input from the input unit 11 and the reward calculated by the reward calculation unit 121 (step S104). ).

以上のようにして、吹き付け条件情報演算装置10は、吹き付け条件情報を学習する。
学習が行なわれると、吹き付け条件情報演算装置10の出力部13は、吹き付け条件情報を出力する。この出力は、例えば出力部13が表示装置である場合には、その表示装置の画面上に表示をしてもよいし、他の機器にデータを出力するインタフェースである場合には、吹き付け条件情報をデータとして出力してもよい。例えば、出力部13が表示装置である場合には、画面上に、吹き付け条件情報として、「吹き付け圧力 ○○MPa、吹き付け角度 ○度、流量○L/min」等が表示される。作業員は、これを視認し、この吹き付け条件情報に対応する吹き付け状態情報となるように、ウォータージェットから水を噴射する圧力や流量となるようにウォータージェットの噴射装置の設定値として設定(あるいはバルブ等の操作)を行ない、噴射する角度が吹き付け状態情報にて示された角度となるように維持して噴射を行なう。
吹き付け条件情報をデータとしてインタフェースから出力する場合には、例えば、ウォータージェットから噴射する水の圧力や流量を制御する吹き付け装置に対して吹き付け条件情報を出力することで、吹き付け装置に対して圧力と流量を設定することができる。
As described above, the spraying condition information calculation device 10 learns the spraying condition information.
When learning is performed, the output unit 13 of the spray condition information calculation device 10 outputs the spray condition information. This output may be displayed on the screen of the display device, for example, when the output unit 13 is a display device, or when the output unit 13 is an interface for outputting data to another device, spraying condition information. May be output as data. For example, when the output unit 13 is a display device, "spraying pressure XX MPa, spraying angle XX degrees, flow rate XX L / min" and the like are displayed on the screen as spraying condition information. The worker visually recognizes this and sets (or sets) the setting value of the water jet injection device so that the pressure and flow rate for injecting water from the water jet are set so as to be the spray state information corresponding to this spray condition information. Operate the valve, etc.) and maintain the injection angle so that it is the angle indicated by the spraying state information.
When the spraying condition information is output as data from the interface, for example, by outputting the spraying condition information to the spraying device that controls the pressure and flow rate of the water jetted from the water jet, the pressure is applied to the spraying device. The flow rate can be set.

ここでは、学習部12における学習の開始時(学習アルゴリズムの開始時)には、吹き付け条件情報と付着性能との相関性は未知の状態であるが、付着性能が所定の性能を満たすように学習を進めるにしたがい、徐々に特徴を識別して相関性を解釈する。そして学習部12は、学習の進行に従い、吹き付け条件情報と付着性能との相関性を表す条件を最適解に近づけることができる。 Here, at the start of learning in the learning unit 12 (at the start of the learning algorithm), the correlation between the spraying condition information and the adhesion performance is unknown, but the learning is performed so that the adhesion performance satisfies a predetermined performance. Gradually identify the features and interpret the correlation as you proceed. Then, the learning unit 12 can bring the condition showing the correlation between the spraying condition information and the adhesion performance closer to the optimum solution as the learning progresses.

このような吹き付け条件情報演算装置10を用い、ある施工対象面において、ウォータージェットケレン作業を行う場合、以下の条件が最適であるとして吹き付け条件情報を求めることができる。
吹き付け圧力:150MPa±20MPa
吹き出し角度:ケレン作業面の法線から20°±5°
吹き付け流量:6L/min±0.5L/min
そして、この吹き付け条件情報に従ってケレン工程が行なわれた後に、樹脂塗膜3が施工対象面に吹き付けられた際の付着性能は、樹脂塗膜3の膜厚を2mmとして施工したとき、付着性能が基準値(1.5N/mm)を超えることが確認できた。
この付着試験結果を図4に示す。この図においては、吹き付け条件情報のうち水の吹き付け圧力と付着性能との関係について着目した付着試験結果が図示されている。この図において、横軸はケレン工程における水の吹き付け圧力を表し、縦軸は付着性能を表す。ここでは、吹き付け圧力が100MPaから200MPaの間においては、付着性能(付着強度)がいずれも基準値(1.5N/mm)を超えたことを確認することができた。
When performing a water jet cleaning operation on a certain construction target surface using such a spraying condition information calculation device 10, it is possible to obtain spraying condition information assuming that the following conditions are optimal.
Spray pressure: 150MPa ± 20MPa
Blow-out angle: 20 ° ± 5 ° from the normal of the Keren work surface
Spray flow rate: 6 L / min ± 0.5 L / min
Then, after the cleaning step is performed according to the spraying condition information, the adhesion performance when the resin coating film 3 is sprayed on the surface to be constructed is the adhesion performance when the resin coating film 3 is applied with a film thickness of 2 mm. It was confirmed that it exceeded the standard value (1.5 N / mm 2).
The result of this adhesion test is shown in FIG. In this figure, the adhesion test results focusing on the relationship between the spray pressure of water and the adhesion performance among the spray condition information are shown. In this figure, the horizontal axis represents the water spraying pressure in the cleaning process, and the vertical axis represents the adhesion performance. Here, it was confirmed that the adhesion performance (adhesion strength) exceeded the reference value (1.5 N / mm 2 ) when the spray pressure was between 100 MPa and 200 MPa.

このように、要求される膜厚(例えば、2mm)に対し、付着性能を満たす吹付条件は吹付圧力、吹付角度、吹付流量に基づくものであり、これらの諸量をそれぞれ3水準(例えば、圧力である場合、平均吹付圧力より大きな圧力、平均吹付圧力、平均吹付圧力より小さな圧力)に分けることで、図5に示すように、3層ニューラルネットワークを構築することができる。実際の付着性能を強化学習することで、各技術レベルの水準にボーナス加点がなされ、最適な経路が選択、記録されることで、ディープラーニングによる人工知能になり、最適な吹付施工を行うことができるようになる。 As described above, the spraying conditions that satisfy the adhesion performance with respect to the required film thickness (for example, 2 mm) are based on the spraying pressure, the spraying angle, and the spraying flow rate, and these various amounts are set to three levels (for example, pressure). In this case, a three-layer neural network can be constructed as shown in FIG. 5 by dividing the pressure into a pressure larger than the average spray pressure, an average spray pressure, and a pressure smaller than the average spray pressure). By strengthening and learning the actual adhesion performance, bonus points are added to the level of each technical level, and by selecting and recording the optimum route, it becomes artificial intelligence by deep learning and optimal spraying construction can be performed. become able to.

以上説明した実施形態において、上述の吹き付け条件情報演算装置10を用いることで、吹き付けを標準化したり、あるいは吹き付けを最適化することも可能となる。例えば、施工対象面の性状が今までとは異なる性状であったり、あるいは、今までに利用したことがない塗装材料を利用する場合には、付着性能の基準を満たす吹き付け条件情報が把握できない場合であっても、吹き付け条件情報演算装置10による学習を進めることによって、付着性能の基準を満たすような吹き付け条件情報を得ることができる。
また、本実施形態において、吹き付け条件情報演算装置10に人工知能を用いる場合、最適吹付施工法は、樹脂塗膜を形成する施工に適用するだけでなく、機械群や車両のボディ表面を塗装して塗膜を形成する吹付工場等においても適用することができる。
また、付着強度を満足するような吹き付け条件情報に従って樹脂塗膜3を形成することで、必要以上に塗装材料を吹き付けてしまうような無駄を低減することが可能であり、また、ウォータージェットを必要以上に稼動させることを低減することができるため、ウォータージェットを稼動させる電気代を抑えることができる。
In the embodiment described above, by using the above-mentioned spraying condition information calculation device 10, it is possible to standardize the spraying or optimize the spraying. For example, if the surface to be constructed has different properties, or if a coating material that has never been used is used, spraying condition information that meets the adhesion performance standard cannot be grasped. Even so, by advancing the learning by the spraying condition information calculation device 10, it is possible to obtain spraying condition information that satisfies the standard of adhesion performance.
Further, in the present embodiment, when artificial intelligence is used for the spraying condition information calculation device 10, the optimum spraying construction method is applied not only to the construction for forming a resin coating film but also to paint the body surface of a machine group or a vehicle. It can also be applied to a spraying factory or the like that forms a coating film.
Further, by forming the resin coating film 3 according to the spraying condition information that satisfies the adhesion strength, it is possible to reduce the waste of spraying the coating material more than necessary, and a water jet is required. Since it is possible to reduce the number of operations as described above, it is possible to reduce the electricity bill for operating the water jet.

上述した実施形態における吹き付け条件情報演算装置10の各部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、FPGA(Field Programmable Gate Array)等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。 Each part of the spraying condition information arithmetic unit 10 in the above-described embodiment may be realized by a computer. In that case, the program for realizing this function may be recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on the recording medium may be read by the computer system and executed. The term "computer system" as used herein includes hardware such as an OS and peripheral devices. Further, the "computer-readable recording medium" refers to a portable medium such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, or a CD-ROM, or a storage device such as a hard disk built in a computer system. Further, a "computer-readable recording medium" is a communication line for transmitting a program via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line, and dynamically holds the program for a short period of time. It may also include a program that holds a program for a certain period of time, such as a volatile memory inside a computer system that serves as a server or a client in that case. Further, the above program may be for realizing a part of the above-mentioned functions, and may be further realized for realizing the above-mentioned functions in combination with a program already recorded in the computer system. It may be realized by using a programmable logic device such as FPGA (Field Programmable Gate Array).

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。 Although the embodiments of the present invention have been described in detail with reference to the drawings, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes designs and the like within a range that does not deviate from the gist of the present invention.

10 吹き付け条件情報演算装置
11 入力部
12 学習部
13 出力部
121 報酬計算部
122 関数更新部
10 Spray condition information arithmetic unit 11 Input unit 12 Learning unit 13 Output unit 121 Reward calculation unit 122 Function update unit

Claims (3)

ケレン工程において噴射する液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを含む吹き付け状態情報と、当該吹き付け状態情報に従った環境にてケレン工程が行なわれた後の対象面に対して塗装材料が吹き付けられることで施工された、当該塗装材料の対象物に対する付着性能を表す付着性能情報とを取得する取得部と、
前記吹き付け状態情報と前記付着性能情報とを用いて、前記塗装材料の対象物に対する付着性能が所定の基準値に到達するような液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを表す吹き付け条件情報を学習する学習部と、
前記学習された結果に基づいて吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量を示す値を出力する出力部と
を有する吹き付け条件情報演算装置。
The coating material is sprayed on the target surface after the cleaning process is performed in the spraying state information including the spraying pressure, the spraying angle, and the spraying flow rate of the liquid to be sprayed in the cleaning process and the environment according to the spraying state information. The acquisition unit that acquires the adhesion performance information indicating the adhesion performance of the coating material to the object, which was constructed by being used,
Using the spraying state information and the adhesion performance information, spraying condition information indicating the spraying pressure, the spraying angle, and the spraying flow rate of the liquid so that the adhesion performance of the coating material to the object reaches a predetermined reference value can be obtained. Learning department to learn and
A spray condition information calculation device having a spray pressure, a spray angle, and an output unit that outputs a value indicating a spray flow rate based on the learned result.
前記塗装材料は、樹脂である
請求項1に記載の吹き付け条件情報演算装置。
The spraying condition information calculation device according to claim 1, wherein the coating material is a resin.
吹き付け条件情報演算装置における吹き付け条件情報演算方法であって、
取得部が、ケレン工程において噴射する液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを含む吹き付け状態情報と、当該吹き付け状態情報に従った環境にてケレン工程が行なわれた後の対象面に対して塗装材料が吹き付けられることで施工された、当該塗装材料の対象物に対する付着性能を表す付着性能情報とを取得し、
学習部が、前記吹き付け状態情報と前記付着性能情報とを用いて、前記塗装材料の対象物に対する付着性能が所定の基準値に到達するような液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを表す吹き付け条件情報を学習し、
出力部が、前記学習結果に基づいて吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量を示す値を出力する
吹き付け条件情報演算方法。
It is a spraying condition information calculation method in the spraying condition information calculation device.
For the spraying state information including the spraying pressure, the spraying angle, and the spraying flow rate of the liquid to be sprayed by the acquisition unit in the cleaning process, and the target surface after the cleaning process is performed in the environment according to the spraying state information. Acquires the adhesion performance information indicating the adhesion performance of the coating material to the object, which was constructed by spraying the coating material.
The learning unit uses the spraying state information and the adhesion performance information to represent the spraying pressure, the spraying angle, and the spraying flow rate of the liquid so that the adhesion performance of the coating material to the object reaches a predetermined reference value. Learn spraying condition information,
A spraying condition information calculation method in which an output unit outputs values indicating a spraying pressure, a spraying angle, and a spraying flow rate based on the learning result.
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